玉米、黄瓜叶部病害的图像处理技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究课题的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题主要研究内容 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 图像处理和模式识别的理论基础 | 第16-33页 |
| ·图像处理基础知识 | 第16-19页 |
| ·模拟图像的描述 | 第16页 |
| ·图像的采集及采样量化 | 第16-17页 |
| ·数字图像的描述 | 第17-19页 |
| ·彩色图像灰度化处理 | 第19-20页 |
| ·图像平滑 | 第20-23页 |
| ·空间域滤波 | 第21-22页 |
| ·频域低通滤波 | 第22-23页 |
| ·图像分割 | 第23-27页 |
| ·图像分割概述 | 第24-25页 |
| ·图像分割算法 | 第25-27页 |
| ·聚类分析 | 第27-29页 |
| ·聚类分析简介 | 第27-28页 |
| ·聚类分析在图像分割中的应用 | 第28-29页 |
| ·图像特征提取与选择 | 第29-31页 |
| ·图像的特征描述 | 第29-30页 |
| ·特征提取的步骤 | 第30-31页 |
| ·模式识别 | 第31-33页 |
| ·模式识别概述 | 第31-32页 |
| ·模式识别方法的选择 | 第32-33页 |
| 第3章 玉米、黄瓜病害图像的采集与处理 | 第33-50页 |
| ·图像采集 | 第33-34页 |
| ·图像噪声分析 | 第34-35页 |
| ·中值滤波 | 第35-38页 |
| ·中值滤波原理 | 第35-37页 |
| ·中值滤波特性 | 第37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-38页 |
| ·C-均值聚类算法 | 第38-45页 |
| ·硬C-均值(HCM)算法 | 第39-42页 |
| ·模糊C-均值(FCM)算法 | 第42-45页 |
| ·硬C-均值算法与模糊C-均值算法的比较 | 第45页 |
| ·模糊C-均值聚类分割算法 | 第45-50页 |
| ·标准模糊C-均值聚类分割算法 | 第45-46页 |
| ·快速FCM 分割算法 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 第4章 玉米、黄瓜病害图像的特征提取和识别 | 第50-61页 |
| ·链码相关知识 | 第50-54页 |
| ·链码概述 | 第50-51页 |
| ·链码表到线段表的转换 | 第51-53页 |
| ·4 连通链码转换成8 连通链码 | 第53-54页 |
| ·几种常用的形态参数的计算方法 | 第54-55页 |
| ·病害图像的轮廓跟踪和形状参数的特征提取 | 第55-57页 |
| ·基于特征提取的病害识别 | 第57-61页 |
| ·通用的数字图像识别框架 | 第57-58页 |
| ·病害图像识别 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第61-65页 |
| ·系统硬件组成 | 第61页 |
| ·系统开发环境 | 第61-62页 |
| ·系统模块和流程图 | 第62页 |
| ·系统界面 | 第62-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-82页 |
